26版SPSS操作教程（高级教程第八章）_如何用spss做路径分析

粉丝及官方意见说明

#针对 官方爸爸 的意见说的推送缺乏操作过程的数据案例文件澄清如下：1、操作演示的数据全部由我本人随意假设输进去的，重在演示操作；2、本人也只是在学习阶段，希望友友们能谅解哈，手里有数据的宝子当然更好啦，没有咱就自己假设数据练习一下也没多大关系的哈；3、我也会在后续教程中尽量增加一些数据的必要性说明；4、大家有什么好的意见也可以在评论区一起交流吖~

第八章一些学习笔记

SPSS中路径分析是在多重线性回归模型的基础上能将变量间复杂联系刻画的更细致、更深入的一种统计模型，主要用于处理自变量与因变量存在双向作用时的问题。--统计分析高级教程（第三版）P154

SPSS中两阶段最小二乘法（2SLS）虽然可以解决因变量和自变量存在双向影响的问题，但功能相对有限，遇到更复杂的情况，

草堂君在前面几篇文章中，介绍了AMOS软件的操作、分析原理、结构方程模型和各种拟合指标含义等内容，大家可以点击下面的文章链接回顾，也可以从公众号导航栏获取AMOS分析技术（导航页）回顾： AMOS分析技术：软件安装及菜单功能介绍；这次是视频教程 AMOS分析技术：结构方程模型的拟合度评价指标 AMOS分析技术：模型整体拟合度指标 AMOS分析 SPSS 难吗？无非就是数据类型的区别后，就能理解应该用什么样的分析方法，对应着分析方法无非是找一些参考资料进行即可。甚至在线网页 SPSS 软件直接可以将 数据分析 结果指标人工智能地分析出来，这有多难呢？本文章将周老师（统计学专家）8年的 数据分析 经验浓缩，便于让不会 数据分析 的同学，在学习 数据分析 的过程中可以少走弯路，树立 数据分析 价值观，以及以数据进行决策的思维意识，并且可以快速的掌握 数据分析 。... 基础回顾草堂君在前面介绍过如何使用 SPSS 进行 路径分析 ，也介绍了如何使用Amos进行 路径分析 ，可以点击下方文章链接回顾： 数据分析 方法： 路径分析 入门； 数据分析 需要剥丝抽茧的耐心！AMOS分析技术： 路径分析 ；用 SPSS 做 路径分析 麻烦？那就用AMOS分析吧上方文章介绍的 路径分析 都属于递归模型，属于 路径分析 中最基本的模型形式，今天草堂君将介绍另一种模型 路径分析 的模型形式，非递归模型。 路径分析 首先回顾一下，【Joseph问题描述】n个人（编号0~(n-1))，从0开始报数，报到(m-1)的退出，剩下的人继续从0开始报数。求胜利者的编号。【求解思路】我们知道第一个人(编号一定是m%n-1) 出列之后，剩下的n-1个人组成了一个新的约瑟夫环（以编号为k=m%n的人开始）: k k+1 k+2 ... n-2, n-1, 0, 1, 2, ... k-2 并且从k开始报0。现在我们把他们的编号做一作者所学习的是同济大学老师开设的 Spss 统计分析应用（课号：122257），主要是利用IBM spss 数据分析 结合概率论数理统计的知识来进行学习，对数据进行处理和挖掘。每周一下午上课，定时更新。点击上方"蓝字"，关注了解更多一. 引子大师 L. Peter Deutsch 说过：To Iterate is Human, to Recurse, Divine.中文译为：人理解迭代，神理解递归。毋庸置疑地，递归确实是一个奇妙的思维方式。对一些简单的递归问题，我们总是惊叹于递归描述问题的能力和编写代码的简洁，但要想真正领悟递归的精髓、灵活地运用递归思想来解决问题却并不是一件容易的事... 在这里，我们将介绍置信水平法，它是根据置信水平、总体标准差和研究假设的效应大小来确定样本量的方法。置信水平法的基本思想是，在给定的置信水平下，通过估计总体标准差和效应大小，计算需要的样本量。通过使用统计软件如 SPSS ，可以方便地进行样本量计算，并得到所需的样本量。除了使用 SPSS 进行样本量计算，还可以使用其他统计软件或在线样本量计算工具，它们提供了更多样本量计算方法和选项。需要注意的是，样本量计算仅提供一个参考值，实际研究中可能还需要考虑其他因素，如资源可用性、人口特征等。命令进行样本量计算，其中。我们前期推出的《基于R语言结构方程模型》课程通过结构方程原理介绍、结构方程全局和局域估计、模型构建和调整、潜变量分析、复合变量分析及结构方程贝叶斯方法实现等一系列专题的介绍及实际案例讲解及练习，由浅入深地系统介绍结构方程模型的建立、拟合、评估、筛选和结果展示全过程，得到了学员的广泛认可。内容包括：SEM的定义、应用及历史回顾、SEM的基本结构、SEM的估计方法、SEM的路径规则、SEM路径参数的含义、SEM分析样本量及模型可识别规则、SEM构建基本流程。2、全局及局域估计法模型预测的实现途径。一般相关性检验会用到两种系数：皮尔逊和斯皮尔曼。这两个系数的区分点就是皮尔逊研究的是连续变量，而斯皮尔曼研究的是有序变量，例如大一、大二、大三这些中间无法细分的数据。M：均值，SD：标准差实例：比如下图这个模型，我们对所有的因子做相关分析同时生产相关系数矩阵。我们在 SPSS 中导入excel数据。因为每一个因子包含很多题项，因此我们要对题项做个降维处理，把一个因子的题项变成一个变量。步骤如下：在转...